Buduj i wdrażaj aplikacje LLM, które skalują się sprawnie
Duże modele językowe są przydatne tylko wtedy, gdy działają niezawodnie w produkcji. Ten track obejmuje pełny stos technik, które sprawiają, że aplikacje zasilane LLM są szybkie, dokładne i rentowne: Retrieval-Augmented Generation, bazy danych wektorowych, caching odpowiedzi i wzorce wdrażania w produkcji. Skupiamy się całkowicie na praktyce — każda koncepcja przełożyć się bezpośrednio na kod, który napiszesz w rzeczywistym systemie.
Czego się nauczysz
Zaczniesz od podstaw RAG i nauczysz się podłączać LLM do potoku wyszukiwania, który pobiera istotny kontekst w momencie zapytania. Następnie skonfigurujesz i przeszukasz bazy danych wektorowych, wdrożysz warstwy cachowania, które zmniejszają opóźnienia i koszty API, oraz zbudujesz niezawodne potoki pozyskiwania i przetwarzania danych. Kolejne kursy obejmują metodologie oceny i testowania dla systemów RAG, zaawansowane techniki RAG dla precyzji i recall, oraz bezpieczeństwo i niezawodność LLM w produkcji — włącznie z limitowaniem szybkości, failoverem i ochroną przed prompt injectionem.
Ścieżka nauki
Dwanaście kursów obejmuje poziomy od B1 do C2. Pierwszy kurs, Wprowadzenie do produkcji LLM i podstaw RAG, jest bezpłatny i ustala model myślowy. Kursy B1–B2 budują działający potok: twoja pierwsza aplikacja RAG, integracja bazy danych wektorowych, caching, przetwarzanie danych i ocena. Kursy C1 podnoszą poprzeczkę dzięki zaawansowanym technikom RAG dla lepszej wydajności, optymalizacji wydajności i efektywności kosztów RAG oraz strategiom wdrażania w produkcji dla aplikacji LLM. Track kończy się na poziomie C2 kursem Skalowanie i monitorowanie aplikacji LLM, obejmującym rozłożony load, obserwowalnośćd i alerty dla systemów live.
Jak to działa
Każdy kurs podzielony jest na krótkie, praktyczne lekcje, które ukończysz w wbudowanym edytorze z informacją zwrotną w czasie rzeczywistym i dostępnym asystentem AI, gdy się zatkniesz. Ćwiczenia używają realistycznych danych i konfiguracji usług, aby to, co ćwiczysz, odzwierciedlało to, co rzeczywiście wymagają systemy produkcyjne.